Regime Lab

Один коэффициент Шарпа скрывает истину: большинство преимуществ условны — отличные в спокойных, трендовых рынках и мёртвые в турбулентности (или наоборот). Regime Lab разбивает историю стратегии по режимам волатильности и показывает, как она работала в каждом — чтобы вы знали когда ваше преимущество реально работает.

Открыть cBots → Regime Lab (/quant/regimes).

Что делает

По серии доходностей (или кривой капитала, от старых к новым):

• вычисляет треилинг реализованную волатильность в каждой точке и разбивает историю на режимы Calm, Normal и Turbulent по терцилям этой волатильности;
• сообщает производительность по режимам — наблюдения, средняя доходность, волатильность и Шарп — чтобы вы видели, где живёт преимущество;
• оценивает показатель Хёрста через R/S анализ: выше ~0.55 серия трендовая / персистентная, ниже ~0.45 — mean-reverting, около 0.5 — близка к случайному блужданию.

POST /api/quant/regimes
{ "returns": [...], "window": 10 }   // или { "equity": [...] }

Почему это надёжно

Чистый, детерминированный доменный код (Core.Regimes) без инфраструктурных зависимостей и внешних вызовов — модульные тесты покрывают разделение режимов (спокойная vs турбулентная волатильность) и направление Хёрста (антиперсистентный ряд набирает ниже 0.5, персистентный тренд — выше). Тот же сигнал режима питает цикл рефлексии автономных агентов, поэтому агент может опираться на режимы, где его преимущество реально.